728x90 반응형 Classification3 [ML] Classification 과 관련 metrics 에 대한 소개. 이 문서는 AI, ML, 그리고 DL의 정의와 이들 간의 차이점을 설명하며,특히 ML의 supervised learning에서 가장 많이 다루는 task인 classification의 종류와 관련 metrics를 설명함.Classifier (분류기):정의: 주어진 데이터 포인트(or Sample, Case)를 사전에 정의된 Categories 또는 Classes 중 하나로 분류하는 알고리즘 또는 모델예시: 이메일을 "스팸" 또는 "정상"으로 분류하거나, 이미지를 "고양이", "개", "새" 등으로 분류하는 작업에 사용됨.Metrics (평가지표):정의: 특정 목표나 성과를 평가하기 위해 사용되는 양적 또는 질적 기준.예시: DL에서 Classification Model(=Classifier)의 성능을 평.. 2024. 6. 1. [DL] MultiLabelSoftMarginLoss: Multi-label classification MultiLabelSoftMarginLossPyTorch 의 MultiLabelSoftMarginLoss는 Multi-label Classification 을 위한 loss function임. Multi-Label Classification은 하나의 sample이 여러 개의 class 에 동시에 속할 수 있는 classification 문제임.https://dsaint31.me/mkdocs_site/ML/ch02/ml_cls_types/#multilabel-classification BMEOvO OvR binary-classification multiclass multilabel multioutput Types of Classification Binary Classification Binary Class.. 2024. 5. 30. [DL] Classification 을 위한 Activation Func. 와 Loss Func: PyTorch PyTorch: Classification에서의 Output Func(~Activation Func.)와 Loss Func. 요약PyTorch는 다양한 종류의 loss function(손실 함수)와 activation function(활성화 함수)를 제공하는데,이 중에서 classification task를 수행하는 모델에서 사용되는 것들을 위주로 정리함.최종 출력 함수로 사용되는 activation functions 와 이들과 같이 사용되는 loss functions는 다음과 같음.최종 출력으로로사용되는 activation functions: Sigmoid, Softmax, LogSoftmaxloss functions: BCELoss, BCEWithLogitsLoss, CrossEntropyLoss, .. 2024. 5. 23. 이전 1 다음 728x90 반응형
